大數據帶來賽車手危機 (車品覺)

圖片來源:Freepik
古語有云:禍兮福之所倚。雖然科技創新給我們帶來無法替代的便捷,但同時也製造了太多社會問題。就拿數據視覺化這件事來談一個現象:最近,我察覺到香港的士司機愈來愈多參與「賽車」,而且參與的數量跟擋風玻璃前有多少部手機成正相關。
為什麼呢?據我猜測,也許是的士大佬在打車軟件的即時資訊「脅迫」下,變得心浮氣躁。以前沒有這些智能應用,司機想搶客人也僅是面前20米內的事,今天卻要像打遊戲機一樣,右眼看着三部手機,左眼看路況,然後大家為了搶單,如臨大敵,可是苦了無辜的乘客飽吃驚風散。或許面對新的智能社會,人類還需要時間去適應吧!
研究機構BARC的《2017年BI趨勢報告》回顧了當前推動商業智能(BI)的趨勢,報告包含近2800位用戶、顧問和供應商的新見解。
從資料顯示,數據發現/數據視覺化以及自助式商業智能將是明年兩大趨勢。這些趨勢兩年前我在阿里已經歷過,首先數據視覺化和數據發現其實有分別,前者可讓用戶更容易理解或更直接看到數據分析的結論,後者則因為分析角度的選擇變化多端,可透過系統互動方式,讓使用者快速洞察新規律。這個過程說時簡單,做起來不容易,原因是用戶的習慣有時比想像中頑強。財務人員告訴我,他們還是喜歡Excel,商業人員則偏愛做了以後再說看什麼數據。
結果好不容易花了幾年時間,業務人員終於「愛上」數據了。數據和系統開發的進度卻不容易追得上業務的變化(尤其是互聯網行業),數據部門感覺到最大的挑戰,原來是自己的生產線出問題了,若要追得上業務變化,系統的建立必須比以前更敏捷。令人欣慰的是,我們已經意識到讓用戶參與成為開發過程的一部分尤其重要。
管理者短視 業務被綁架
因此,自助式的商業智能系統被列入企業願望清單。通過「自助式BI」滿足企業使用者需要的同時,也可減輕開發數據和系統的成本。阿里的辦法是業務部門可以對自助式系統自訂維度、功能及資料模組重組、資料分析場景化等。簡單來說,就是化整為零,從中央式的商業智能部門進入到分散式的「智能公司」。各位,這是一場革命啊!即使現在,我回想起來,真有「輕舟已過萬重山」的感覺。
好了,數據分析都做到完美了,業務就好了嗎?當然不是,甚至有時更糟的是業務被數據綁架了。因為數據視覺化,管理者有時更偏向於眼前「看得見」的短期利益,而忽略長期的平衡。結果,做了短線「賽車手」而不自知。
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